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[Python图论]用图nx.shortest_path求最短路径时多条边如何处理?

William数据分析 10

前言:

现时各位老铁们对“数据结构图的最短路径算法有哪些”大概比较珍视,姐妹们都想要学习一些“数据结构图的最短路径算法有哪些”的相关知识。那么小编在网络上汇集了一些有关“数据结构图的最短路径算法有哪些””的相关资讯,希望大家能喜欢,朋友们快快来学习一下吧!

[Python图论]在用图nx.shortest_path求解最短路径时,节点之间有多条边edge,会如何处理?

问: 在使用图求最短路径时,如果节点之间有多条路径,shortest_route = nx.shortest_path(G, source=start_node, target=end_node, weight='length')会如何处理,会自动选择最短那条吗?

# 输出图G各节点之间有多少条边edge,并给出其长度Edges between 103928 and 25508583:共2条Edge: 103928 -> 25508583, Key: 0, Length: 77.277Edge: 103928 -> 25508583, Key: 1, Length: 112.16900000000001Edges between 26630792 and 5521427550:共2条Edge: 26630792 -> 5521427550, Key: 0, Length: 85.091Edge: 26630792 -> 5521427550, Key: 1, Length: 88.07600000000001Edges between 107876 and 107873:共2条Edge: 107876 -> 107873, Key: 0, Length: 83.102Edge: 107876 -> 107873, Key: 1, Length: 186.669

答:是的,nx.shortest_path 会自动选择权重最小的那条路径。

当你在 NetworkX 中使用 nx.shortest_path(G, source=start_node, target=end_node, weight='length') 时,它会根据你指定的权重(在这个例子中是 'length')找到源节点和目标节点之间权重最小的路径。

对于节点之间有多条路径的情况,NetworkX 会如下处理:

如果两个节点之间有多条路径,例如 (u, v),NetworkX 会选择所有可能的路径,并根据你指定的权重属性(在这个例子中是 length)找到最小权重的路径。在你的例子中,每一对节点之间都有两条路径。NetworkX 会比较这两条路径的 length 属性,并选择长度最短的那条路径作为该节点对之间的最短路径。这个过程会在整个图上进行,直到找到从起点到终点的全局最短路径。

具体示例

以你的数据为例:

节点 103928 -> 25508583:第一条路径长度:77.277第二条路径长度:112.169NetworkX 选择:77.277 长度的路径(Key: 0)节点 26630792 -> 5521427550:第一条路径长度:85.091第二条路径长度:88.076NetworkX 选择:85.091 长度的路径(Key: 0)节点 107876 -> 107873:第一条路径长度:83.102第二条路径长度:186.669NetworkX 选择:83.102 长度的路径(Key: 0)节点 11767210 -> 12026764:第一条路径长度:219.545第二条路径长度:95.666NetworkX 选择:95.666 长度的路径(Key: 1)

总结

NetworkX 的 shortest_path 函数会自动为你选择每对节点之间权重最小的路径。因此,你不需要手动指定哪条路径是最短的,NetworkX 会基于权重(如 length)自动做出选择。

输出图内各节点之间的边及其长度 代码:

# 输出图内各节点之间的边及其长度import networkx as nx# Get all the nodes in the graphnodes = G.nodes()# Iterate over all pairs of nodesfor u in nodes:    for v in nodes:        # Skip if u and v are the same node        if u == v:            continue        # Get the edges between u and v        edges = G.get_edge_data(u, v)                # If there are no edges between u and v, skip to the next pair of nodes        if edges is None:            continue        edges_count = len(edges.items())        if edges_count >1:          # Print the edges and their lengths          print(f"Edges between {u} and {v}:共{edges_count}条")          for key, data in edges.items():              print(f"Edge: {u} -> {v}, Key: {key}, Length: {data['length']}")

标签: #数据结构图的最短路径算法有哪些